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摘要：本发明提出了一种基于临床电子病历的药品不良反应数据模拟算法，包括以下步骤：S1、数据提取和清理：从合作的医院提取授权使用的电子病历信息；清理异常数据，并对药品、不良事件进行编码后形成原始数据集；S2、关联关系注入：每次向备用数据集中注入一种关联规则，形成的关联规则数据集用于一次数据挖掘；S3、数据挖掘：对注入了某种关联规则数据集使用不同的算法进行挖掘，并形成挖掘结果；S4、算法评估、数据呈现：将多次挖掘的挖掘结果与设定的关联关系集合中的数据进行比对，对算法效能进行评估。本发明的设计与现有的方法相比具有背景噪声真实、关联关系可控，并可以实现数据库‑挖掘方法的个体化评测，为进一步改善现有算法打下良好基础。

主权项：1.一种基于临床电子病历的药品不良反应数据模拟算法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据提取和清理：从合作的医院提取授权使用的电子病历信息，包含用药、检验结果和病人年龄、性别、疾病种类；清理异常数据，并对药品、不良事件进行编码后形成原始数据集；S2、关联关系注入：每次向备用数据集中注入一种关联规则，形成的关联规则数据集用于一次数据挖掘；S3、数据挖掘：对注入了某种关联规则数据集使用不同的算法进行挖掘，并形成挖掘结果；S4、算法评估、数据呈现：将多次挖掘的挖掘结果与设定的关联关系集合中的数据进行比对，对算法效能进行评估，使用图表进行数据呈现；所述S2步骤分为四步，第一步是建立药品与不良事件关联关系表，其中包含了药品的发生率、不良事件的发生率、药品使用的时间模式、不良事件的种类以及不良事件与药品之间的相对危险度；第二步是根据第一步建立的药品使用率从数据库中随机抽取相应比例的病例；第三步是根据第一步设立的相对危险度向第二步抽取的病例中加入虚拟的药物Drug-V，并调整不良事件的发生率，使drug-V与不良事件的相对危险度为RR；第四步，调整与不良事件密切相关的用药比例，平衡第三步中不良事件的增删对相应药物、不良反应相对危险度的影响；所述S2步骤第一步建立的关联关系表包含了药品的发生率、不良反应的发生率、药品使用的事件模式、不良反应的种类以及不良反应与药品之间的相对危险度；所述S2步骤中的关联规则包含三类：一阶的药品-不良事件关联、二阶药品-不良事件关联、事件-药品-事件序列关联性；所述一阶的药品-不良事件关联，表示单一药品和不良事件之间的关联强度；所述二阶药品-不良事件关联，表示不同药品分别使用以及合用和不良事件的关联强度；所述事件-药品-事件序列关联性，表示某一事件会增加某一药品的使用概率，同时该药品的使用会增加另一事件的发生概率的情况；所述S2步骤中的第四步分为两步，第一步是计算哪些药物与这种AE的相关度高；第二步是调整药物发生率。

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百度查询： 中国人民解放军联勤保障部队第九〇六医院 一种基于临床电子病历的药品不良反应数据模拟算法